我已经针对角色训练了Keras LSTM分类模型，保存了其模型架构和权重，现在想将其加载到一个可以与训练系统分开运行的单独应用程序中，并在其上粘贴REST端点，并且然后能够通过REST做出预测...
我还没有发现-也许是可怜的googlefu-提及其他人的操作方式，而我遇到的主要模糊之处是如何加载原始文本索引和相应的标签索引。
即1="a",2="g",3=" ",4="b"的索引，以及["green","blue","red","orange"]的“原始”标签，在标签进行1-hot编码之前...
这就是我的理解：
green在训练标签的位置0，并且在训练标签的位置1实际的“运行时”标签，那么那将行不通...是吗？这意味着重用模型+权重不仅需要实际的模型架构和权重，而且还需要输入和输出数据的索引...
对吗？还是我缺少重要的东西？
因为那是...如果是这种情况，除了手动执行之外，是否有其他方法可以保存和加载索引？
因为如果需要手动完成，那么我们就会失去我们可以在训练系统中使用的keras预处理功能（例如Tokenizer和np_utils.to_categorically）的好处... < / p>
有人有做这种活动的模式吗？
我目前正在按照以下方式进行操作：